从前年开始使用weka最数据挖掘方面的研究，到现在有一年半的时间了。看到我们同组的兄弟写了关于weka方面的总结，我也想整理一下。因为网上的资料实在是太少，记得刚接手的时候，真是硬着头皮看代码。不过到现在看来，也积累了很多的代码了。希望能够在这里跟大家分享一下学习weka的乐趣与经验。

Weka是来之新西兰怀卡托大学的一款开源软件，主要是数据挖掘方面的一些算法的集合。这款软件大概是当前数据挖掘领域最好的开源软件了，当然国外还有其它一些组织维护的有自己的开源软件，但是只有这款软件应用是比较广泛的了。具体关于weka的信息可以到官网去查看http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ ，软件的下载也可大家到官网去。

我是从weka3.4一直用到现在的3.6版本的，其间weka在图形界面上有一些变动，但是底层的框架结构没有太大的变化，主要是添加一些新的算法什么的。总之大家可以放心的使用。我现在积累的代码是从3.5版本积累下来的，到现在3.6版本，集成起来一点问题都没有，这大概也是我喜欢weka的一个原因。

数据挖掘的过程一般如下：

1.       读入训练、测试样本

2.       初始化分类器

3.       使用训练样本训练分类器

4.       使用测试样本测试分类器的学习效果

5.       打印分类结果

我们现在看看一个简单的实例

package com.csdn; 
 
import java.io.File; 
import weka.classifiers.Classifier; 
import weka.classifiers.Evaluation; 
import weka.core.Instance; 
import weka.core.Instances; 
import weka.core.converters.ArffLoader; 
 
public class Test { 
    /** 
     * @param args 
     */ 
    public static void main(String[] args) { 
       // TODO Auto-generated method stub 
       Instances ins = null; 
       Classifier cfs = null; 
       try{ 
           /* 
            * 1.读入训练、测试样本 
            * 在此我们将训练样本和测试样本作为同一个样本 
            */ 
           File file= new File("C://Program Files//Weka-3-6//data//contact-lenses.arff"); 
           ArffLoader loader = new ArffLoader(); 
           loader.setFile(file); 
           ins = loader.getDataSet(); 
           //在使用样本之前一定要首先设置instances的classIndex，否则在使用instances对象是会抛出异常 
           ins.setClassIndex(ins.numAttributes()-1); 
           /* 
            * 2.初始化分类器 
            * 具体使用哪一种特定的分类器可以选择，请将特定分类器的class名称放入forName函数 
            * 这样就构建了一个简单的分类器 
            */ 
cfs = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance(); 
           /* 
            * 3.使用训练样本训练分类器 
            */ 
           cfs.buildClassifier(ins); 
           /* 
            * 4.使用测试样本测试分类器的学习效果 
            * 在这里我们使用的训练样本和测试样本是同一个，在实际的工作中需要读入一个特定的测试样本 
            */ 
           Instance testInst; 
           /* 
            * Evaluation: Class for evaluating machine learning models 
            * 即它是用于检测分类模型的类 
            */ 
           Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins); 
           int length = ins.numInstances(); 
           for (int i =0; i < length; i++) { 
              testInst = ins.instance(i); 
              //通过这个方法来用每个测试样本测试分类器的效果 
           testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction( 
                  cfs, testInst); 
           } 
           /* 
            * 5.打印分类结果 
            * 在这里我们打印了分类器的正确率 
            * 其它的一些信息我们可以通过Evaluation对象的其它方法得到 
            */ 
           System.out.println( "分类器的正确率：" + (1- testingEvaluation.errorRate())); 
       }catch(Exception e){ 
           e.printStackTrace(); 
       } 
    } 
} 

通过这个实例，我们可以看到在weka上做开发非常简单的，每个模块weka都提供了很好的支持。同时，我们可以在此基础上对weka进行一个简单的封装。设计一个Util类，将数据读取，以及分类器测试等功能放在这个Util类中共以后其它的程序使用。

获取样本Instances

/* 
     * 从.arff文件中获取样本Instances; 
     * 1.fileName instances的文件名 
     */ 
    public static Instances getInstances(String fileName) throws Exception{ 
       File file= new File(fileName); 
       return getInstances(file); 
    } 
/* 
     * 从.arff文件中获取样本Instances; 
     * 1.file 获得instances的File对象 
*/ 
    public static Instances getInstances(File file) throws Exception{ 
       Instances inst = null; 
       try{ 
           ArffLoader loader = new ArffLoader(); 
           loader.setFile(file); 
           inst = loader.getDataSet(); 
       } 
       catch(Exception e){ 
           throw new Exception(e.getMessage()); 
       } 
       return inst; 
    } 
 
  

获得一个Evaluation对象：

/* 
     * 获得一个Evaluation对象 
     * 1.h 一个已经训练过的分类器 
     * 2.ins 测试样本 
*/ 
    public static Evaluation getEvaluation(Classifier h,Instances ins){ 
       try{ 
           Instance testInst; 
           /* 
            * Evaluation: Class for evaluating machine learning models 
            * 即它是用于检测分类模型的类 
            */ 
           Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins); 
           int length = ins.numInstances(); 
           for (int i =0; i < length; i++) { 
             testInst = ins.instance(i); 
              //通过这个方法来用每个测试样本测试分类器的效果 
           testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction( 
                   h, testInst); 
            } 
           return testingEvaluation; 
       } 
       catch(Exception e){ 
           System.out.println("haha bug!"); 
           System.out.println(e); 
       } 
       return null; 
} 

通过这几个函数我们就将读取instances对象的功能以及测试分类器的效果的功能封装到两个static函数中了，下次我们使用的时候就可以方便的调用这个接口了，可以省去我们写这些代码的时间了。

大家明白了吗？还是比较简单的吧。